Synopses & Reviews
Praktische Problemstellungen der Ablaufplanung sind durch die simultane Existenz multipler, häufig konfliktärer Zielsetzungen charakterisiert. Aufgrund der Komplexität derartiger Problemstellungen konnten exakte Lösungsverfahren bislang nur für wenige Spezialfälle entwickelt werden. Demgegenüber gewinnen Heuristiken auf der Grundlage lokaler Suchverfahren wie Simulated Annealing, Tabu Search und Evolutionärer Algorithmen zunehmend an Bedeutung. Martin Josef Geiger setzt sich mit der Lösung multikriterieller Probleme der Ablaufplanung auseinander. Ausgangsbasis sind insbesondere Fragen des Flow Shop Scheduling, für die Problemstrukturen und lokale Suchoperatoren aufgezeigt werden. Aufbauend auf einer ersten Analyse wird das verbesserte metaheuristische Suchkonzept Pareto Iterated Local Search vorgestellt, welches bekannten und etablierten Verfahren, z.B. Evolutionären Algorithmen, signifikant überlegen ist. Die in diesem Kontext erstellte Implementierung des Optimierungssystems MOOPPS wurde mit dem in Ronneby (Schweden) verliehenen European Academic Software Award 2002 ausgezeichnet.
Synopsis
Insbesondere für Fragen des Flow Shop Scheduling zeigt Martin Josef Geiger Problemstrukturen und lokale Suchoperatoren auf. Er stellt das verbesserte metaheuristische Suchkonzept Pareto Iterated Local Search vor, das bekannten und etablierten Verfahren signifikant überlegen ist. Die in diesem Kontext erstellte Implementierung des Optimierungssystems MOOPPS wurde mit dem in Ronneby (Schweden) verliehenen European Academic Software Award 2002 ausgezeichnet.
About the Author
Dr. Martin Josef Geiger promovierte bei Prof. Dr. Walter Habenicht am Lehrstuhl für Industriebetriebslehre der Universität Hohenheim.
Table of Contents
Multikriterielle Optimierung
Ablaufplanung
Lokale Suchheuristiken
Untersuchung lokaler Nachbarschaftsoperatoren für multikriterielle Probleme
Pareto Iterated Local Search
MOOPPS - Ein System zur Lösung multikriterieller Ablaufplanungsprobleme